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不愧是中國機器人,乒乓打得太6了

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henry 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

機器人打乒乓球,這(zhei)您受得了嗎?

關(guān)鍵玩的還都是高難度:并步接球!



0.42秒極限反應(yīng)回擊扣球!



最高還能對拉106拍!



打不過,反正我是打不過。

這位乒乓球場上的機器人高手,出自清華姚班本科生蘇智(師從吳翼教授)的最新論文——《HITTER: A HumanoId Table TEnnis Robot via Hierarchical Planning and Learning》。

在這篇論文中,研究者們提出了一套結(jié)合模型規(guī)劃與強化學(xué)習的分層框架,實現(xiàn)了人形機器人在亞秒級(sub-second)反應(yīng)下的穩(wěn)定連續(xù)對打。

這是怎么做到的?

基于規(guī)劃與控制的分層框架

總的來說,為了教機器人打乒乓球,研究團隊提出了一個將高層規(guī)劃與低層控制分開處理的框架。

其中,在高層規(guī)劃中,基于模型的規(guī)劃器(model-based planner)能夠?qū)Ш角虻能壽E,并預(yù)測擊球位置、速度和時機。

在低層框架中,基于強化學(xué)習(RL)的全身控制器,能夠根據(jù)規(guī)劃器的預(yù)測,生成協(xié)調(diào)的手臂和腿部動作來執(zhí)行與人類相似的打擊動作。



具體來說,研究團隊直接將宇樹G1的手掌變成了乒乓球拍,并讓它站在一張標準尺寸的乒乓球臺上進行訓(xùn)練。

在感知方面,研究采用了九個OptiTrack攝像頭(運行頻率為360 Hz)來追蹤球的位置,這達到了毫米級的精度。

在規(guī)劃方面,基于模型的規(guī)劃器在每個時間步接收球的位置數(shù)據(jù),并預(yù)測球拍的擊球位置、速度和時機。

這些預(yù)測被交付給全身控制器,以生成宇樹G1所需的擊球時機和球拍速度。

之后,機器人根據(jù)強化學(xué)習不斷調(diào)整擊球策略,提高運動表現(xiàn)。

此外,為了鼓勵機器人做出類似人類的揮拍動作,研究人員還在策略訓(xùn)練中加入了人類動作參考(正手和反手)。

通過人類動作參考進行訓(xùn)練,機器人產(chǎn)生了與人類動作非常相似的擊球行為:例如下圖中機器人擊球時的腰部旋轉(zhuǎn)。



在真實世界的實驗中,團隊向機器人投擲了26個球,機器人成功回球24次,擊中后未回球1次,完全失球1次,達到了96.2%的擊球率和92.3%的回球率。



而且,就像我們開頭提到的,G1在與人類對手對打時,實現(xiàn)了多達106次的連續(xù)擊球,這一連拍遠遠超過了休閑人類玩家的水平。

此外,G1還表現(xiàn)出了回擊扣球的能力。

最后,值得一提的是,除了與人類進行對戰(zhàn),機器人也可以在完全自主的匹配環(huán)境中持續(xù)進行對戰(zhàn)。



為什么是乒乓球?

在前段時間的機器人運動會上,我們已經(jīng)看到了不少機器人參與的運動項目(如跑步、拳擊、足球等)。

不過,這些運動往往留給機器人較長的調(diào)整與反應(yīng)時間。

而在現(xiàn)實生活中,機器人常常需要在動態(tài)環(huán)境下與快速移動的物體交互,這種交互從根本上講更難:

因為它們不僅需要各個關(guān)節(jié)的協(xié)調(diào)控制,還需要在極限時間測量內(nèi)運行的精密感知-行動閉環(huán),而乒乓球正是此類交互的絕佳例子。

相對于網(wǎng)球或羽毛球等運動,乒乓球的距離更短、攻防轉(zhuǎn)換更快、反應(yīng)時間窗口更?。ㄇ蛩俪^5米/秒)。

這就意味著機器人系統(tǒng)必須在瞬間內(nèi)完成感知、預(yù)測、規(guī)劃和擊球以及與移動或靜態(tài)的不同操作。

更難的是,成功的擊球需要敏捷的全身運動,包括快速擺動手臂、轉(zhuǎn)動腰部、快速墊步和恢復(fù)平衡,以確保準確擊球并為下一次打做好準備。

所以,打乒乓球,對人形機器人來說,還真不是一件容易的事。

已經(jīng)開始期待下一次的機器人運動會了!

[1]https://arxiv.org/pdf/2508.21043

[2]https://humanoid-table-tennis.github.io

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